성능 추적: 로그 수집

ㅁ 성능 추적

ㅇ 정의:
– 모델의 성능을 지속적으로 관찰하고 평가하여 이상 징후를 발견하거나 개선점을 도출하는 과정.

ㅇ 특징:
– 실시간 데이터와 과거 데이터를 비교하여 모델의 정확도, 신뢰도 등의 지표를 추적.
– 데이터 드리프트, 개념 드리프트 등 변화 감지 가능.
– 성능 저하 시 경고 시스템 설정 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 배포 후 성능 저하를 방지하고자 할 때.
– 데이터 환경이 자주 변화하는 경우.
– 실시간 응답성이 중요한 애플리케이션에서.

ㅇ 시험 함정:
– 성능 추적 지표와 모니터링 주기를 혼동하는 문제.
– 데이터 드리프트와 개념 드리프트의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 성능 추적은 모델이 배포된 이후에도 지속적으로 이루어져야 한다.
– X: 성능 추적은 모델 학습 단계에서만 필요하다.

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1. 로그 수집

ㅇ 정의:
– 모델의 입력값, 출력값, 처리 시간 등의 정보를 기록하여 분석 가능한 형태로 저장하는 과정.

ㅇ 특징:
– 로그는 모델 성능 분석 및 문제 해결에 중요한 데이터 소스.
– 로그 저장소는 중앙화된 형태로 관리되는 경우가 많음.
– 구조화된 로그와 비구조화된 로그로 구분 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델의 이상 행동을 진단해야 할 때.
– 데이터 파이프라인의 병목 현상을 분석하고자 할 때.
– 규제 준수를 위해 데이터 추적이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 로그 수집과 데이터 수집을 혼동하는 경우.
– 로그 분석 도구와 수집 도구의 차이를 명확히 이해하지 못하는 문제.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 로그 수집은 모델의 성능 문제를 추적하는 데 필수적이다.
– X: 로그 수집은 데이터 전처리 과정에서만 이루어진다.

ㅁ 추가 학습 내용

로그 수집과 관련하여 학습해야 할 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. **로그의 보안 및 프라이버시 문제**:
– 민감한 데이터를 포함한 로그는 암호화를 통해 보호해야 한다.
– 접근 제어를 설정하여 권한이 없는 사용자가 로그에 접근하지 못하도록 해야 한다.
– 로그 저장 및 전송 과정에서 데이터 유출을 방지하기 위한 보안 프로토콜을 적용해야 한다.

2. **로그 수집 시스템의 확장성**:
– 로그 수집 시스템은 데이터 증가에 따라 확장 가능해야 한다.
– 시스템 확장성을 위해 분산 아키텍처를 고려할 수 있다.
– 대량의 데이터를 처리할 수 있는 도구와 기술을 이해하고 활용해야 한다.

3. **장애 복구 능력**:
– 로그 수집 시스템이 장애 상황에서도 데이터를 보호하고 복구할 수 있는 능력을 갖추어야 한다.
– 장애 복구를 위해 백업 및 복원 계획을 수립해야 한다.
– 고가용성을 보장하기 위한 클러스터링 및 이중화 구성도 중요하다.

4. **로그 수집의 주요 도구와 특징**:
– **ELK 스택**:
– Elasticsearch, Logstash, Kibana로 구성된 오픈 소스 도구.
– 로그 데이터의 수집, 검색, 분석 및 시각화를 지원.
– 유연성과 확장성이 뛰어나며 커뮤니티 지원이 활발함.
– **Splunk**:
– 상용 로그 관리 도구로 강력한 데이터 분석 및 모니터링 기능 제공.
– 실시간 데이터 처리와 고급 검색 기능을 지원.
– 사용이 간편하며 기업 환경에서 널리 사용됨.

위 내용을 바탕으로 시험 대비를 위해 로그 보안 및 시스템 관리, 주요 도구의 특징과 사용 사례를 심도 있게 학습하는 것이 중요합니다.

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